GeoTeacher：幾何学的に誘導された3Dオブジェクト検出

この論文は、半教師あり3Dオブジェクト検出の課題に取り組み、特にラベル付きデータが限られている場合に、学生モデルのオブジェクト形状の理解を向上させることに焦点を当てています。主な貢献は、教師モデルから学生に知識を転送するためのキーポイントベースの幾何学的関係監督モジュールと、距離減衰メカニズムを備えたボクセル単位のデータ拡張戦略を使用するGeoTeacherフレームワークにあります。このアプローチは、オブジェクトの認識と位置特定における学生の能力を強化し、ベンチマークデータセットでのパフォーマンスの向上につながることを目的としています。

• •半教師あり3Dオブジェクト検出のための新しいフレームワーク、GeoTeacherを提案。
• •知識を転送するためのキーポイントベースの幾何学的関係監督モジュールを導入。
• •距離減衰メカニズムを備えたボクセル単位のデータ拡張戦略を採用。
• •ONCEおよびWaymoデータセットで最先端の結果を達成。